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          • 本發(fā)明提供了無人機(jī)異常智能巡檢、識別與分析方法及系統(tǒng),包括發(fā)現(xiàn)者依據(jù)搜索船只并根據(jù)異常情況識別策略判斷船只是否存在異常情況,若存在異常情況,則標(biāo)定該船只為目標(biāo)船只,并追蹤目標(biāo)船只;發(fā)現(xiàn)者追蹤目標(biāo)船只過程中,獲取目標(biāo)船只位置以及周圍捕食者狀態(tài)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)鸚鵡算法的模糊PID臭氧水濃度控制方法,屬于工業(yè)過程控制技術(shù)領(lǐng)域。解決了臭氧溶解罐系統(tǒng)中濃度控制非線性強(qiáng)、動態(tài)滯后和控制精度不足的技術(shù)問題。其技術(shù)方案為:包括以下步驟:S1、臭氧水濃度系統(tǒng)建模;S2、改進(jìn)鸚鵡算法IP...
          • 本發(fā)明涉及自來水管技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種自來水末端壓力數(shù)據(jù)監(jiān)測傳輸與穩(wěn)定控制裝置,其水管本體,所述水管本體端部固接有三通頭,所述三通頭端部固接有壓力控制腔,所述壓力控制腔中部滑動連接有螺桿,所述螺桿底部設(shè)置有氣控組件,所述螺桿中部設(shè)置...
          • 本申請公開了一種任意波形信號的生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及信號處理領(lǐng)域,該方法包括獲取頻率控制字和獲取目標(biāo)波形類型的目標(biāo)波形采樣數(shù)據(jù);對頻率控制字通過基于預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)長度的相位累加方法獲取輸出相位值;其中,預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)長度為目標(biāo)波形采樣數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種集成式的服務(wù)器裝置及其方法,涉及服務(wù)器信息存儲領(lǐng)域,包括底板,所述底板的頂部固定連接有設(shè)置有單元按鈕和適配各種數(shù)據(jù)線的接入端板的控制臺,所述底板的頂部固定連接有外框,還包括:對信息進(jìn)行儲存的主存儲單元、可對主存儲單元進(jìn)行精準(zhǔn)...
          • 本申請涉及一種主板冷卻系統(tǒng)及機(jī)箱。冷卻系統(tǒng)包括:冷板結(jié)構(gòu),冷板結(jié)構(gòu)與CPU模組熱接觸,冷卻液流經(jīng)冷板結(jié)構(gòu)以進(jìn)行降溫;熱擴(kuò)散結(jié)構(gòu),熱擴(kuò)散結(jié)構(gòu)與DIMM熱接觸,熱擴(kuò)散結(jié)構(gòu)還與冷板結(jié)構(gòu)熱接觸,DIMM產(chǎn)生的熱量通過熱擴(kuò)散結(jié)構(gòu)達(dá)到冷板結(jié)構(gòu);散熱結(jié)構(gòu)...
          • 本發(fā)明涉及全息艙技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種全息設(shè)備的交互控制方法及全息設(shè)備,包括:控制感應(yīng)裝置實(shí)時采集環(huán)境參數(shù);根據(jù)環(huán)境參數(shù)與預(yù)設(shè)閾值的比對結(jié)果,若環(huán)境參數(shù)不在預(yù)設(shè)閾值范圍內(nèi),則對全息設(shè)備展示的虛擬場景和/或數(shù)字人進(jìn)行調(diào)節(jié),本發(fā)明中通過感應(yīng)裝置采...
          • 本公開提供了一種基于人工智能的圖片處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及圖片優(yōu)化、智能云、大語言模型以及人工智能技術(shù),包括:響應(yīng)于圖片處理界面中印刷圖控件的觸發(fā)操作,確定所述圖片處理界面中當(dāng)前處理圖片的圖片印刷類型...
          • 本發(fā)明涉及打印智能控制領(lǐng)域,具體為基于多功能集成的打印智能控制方法,通過利用數(shù)據(jù)采集端采集用戶信息終端、指令文本以及打印環(huán)境參數(shù)文本,根據(jù)用戶信息終端匹配控制中心,通過指令文本自動匹配打印文檔格式優(yōu)化參數(shù)與基準(zhǔn)參數(shù),同時將打印環(huán)境參數(shù)文本代...
          • 本公開提供了一種固件升級方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取目標(biāo)升級包和升級信息;利用升級信息對目標(biāo)升級包進(jìn)行校驗(yàn)處理,得到第一校驗(yàn)結(jié)果;響應(yīng)于第一校驗(yàn)結(jié)果為目標(biāo)升級包通過完整性校驗(yàn),對目標(biāo)升級包進(jìn)行解壓處理,得到目標(biāo)升級...
          • 本申請?zhí)峁┮环N頁面加載方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:建立UI模塊的唯一標(biāo)識與modelClass的映射關(guān)系;在接收到后端服務(wù)器基于頁面數(shù)據(jù)獲取請求下發(fā)的包括頁面JSON數(shù)據(jù)的第一數(shù)組后,根據(jù)映射關(guān)系和頁面JSON數(shù)據(jù)中的N個唯...
          • 本申請實(shí)施例提供了一種業(yè)務(wù)的執(zhí)行方法及裝置、程序產(chǎn)品、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備,其中,該方法包括:在第一業(yè)務(wù)平臺執(zhí)行目標(biāo)業(yè)務(wù)時出現(xiàn)異常的情況下,從平臺配置中心中獲取平臺配置參數(shù),以及從應(yīng)用鏡像庫中獲取目標(biāo)應(yīng)用的應(yīng)用鏡像信息;利用平臺配置參數(shù)和應(yīng)用...
          • 本申請實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)監(jiān)控方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請涉及數(shù)據(jù)監(jiān)控領(lǐng)域,該方法包括:獲取預(yù)設(shè)時長內(nèi)的多個待監(jiān)控數(shù)據(jù);確定每個待監(jiān)控數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類別,根據(jù)數(shù)據(jù)類別的監(jiān)控規(guī)則對每個待監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控;獲得所有待監(jiān)控數(shù)據(jù)的監(jiān)控結(jié)果;...
          • 本申請?zhí)峁┮环N測試數(shù)據(jù)的生成方法、裝置及設(shè)備。涉及測試技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取包括單位數(shù)據(jù)量、目標(biāo)數(shù)據(jù)量以及初始數(shù)據(jù)的測試數(shù)據(jù)構(gòu)造請求,對字符型數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)倍增處理至單位數(shù)據(jù)量,得到單位數(shù)據(jù);根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)量,對單位數(shù)據(jù)進(jìn)行笛卡爾積運(yùn)算,得...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N結(jié)構(gòu)化語句的執(zhí)行方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子設(shè)備,該方法包括:獲取結(jié)構(gòu)化語句,并校驗(yàn)結(jié)構(gòu)化語句的語法正確性,結(jié)構(gòu)化語句的語言類型為以下之一:數(shù)據(jù)定義語言、數(shù)據(jù)操縱語言、數(shù)據(jù)控制語言和數(shù)據(jù)查詢語言;在結(jié)構(gòu)化語句的語法正確的情況下...
          • 本申請?zhí)峁┑娜藱C(jī)對話交互方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取使用者對話內(nèi)容;將使用者對話內(nèi)容輸入至預(yù)先構(gòu)建的雙通道交叉注意力網(wǎng)絡(luò),在雙通道交叉注意力網(wǎng)絡(luò)中,采用交叉注意力機(jī)制,基于預(yù)先學(xué)習(xí)到的使用者對...
          • 根據(jù)本公開的實(shí)施例,提供了信息處理的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括:基于目標(biāo)對象、候選對象和與目標(biāo)對象相關(guān)聯(lián)的多組參考對象,構(gòu)建第一特征序列;針對多組參考對象中的各組參考對象,基于各組參考對象中參考對象之間的相關(guān)性,更新第一特征序列...
          • 本發(fā)明涉及一種基于詞頻的窗口增強(qiáng)特征融合文本分類方法,屬于中文文本分類技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和命名實(shí)體識別,將文本中的高頻和低頻詞分別處理,高頻詞直接使用預(yù)訓(xùn)練詞向量表示,并引入權(quán)重;低頻詞通過窗口增強(qiáng)方法提取上下文信息。通過特征融...
          • 本發(fā)明涉及提供了一種基于層次化映射的漏洞知識庫自動化構(gòu)建方法,屬于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域,本發(fā)明構(gòu)建基于漏洞基本信息和漏洞關(guān)聯(lián)信息的漏洞本體模型以統(tǒng)一異構(gòu)數(shù)據(jù)并增強(qiáng)漏洞關(guān)聯(lián)關(guān)系;提出以基于RoBERTa?TextCNNs和大語言模型的層次化粗細(xì)粒度漏...
          • 本發(fā)明公開了礦山巷道變形智能預(yù)測方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于巖土工程測試、人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高礦山巷道相關(guān)信息密度,進(jìn)而提升礦上巷道變形預(yù)測的準(zhǔn)確性和快捷性,采用的技術(shù)方案為:在礦山巷道周邊部署微震傳感器和...
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